Claude：后台 computer use 上线 Cowork 与 Claude Code；Pro/Max 桌面端 beta；校园大使三赛道开放。

Cherny：后台 computer use 被低估。Claude Tag 从表格与 Slack 赶 deck、抓数字对不上的报告。

Sottiaux：桌面应用即主浏览器。OpenAI = mega startup。

Woodward：3.8 Flash 推送 Gemini App，好价格好质量。

Levie：本周发布疯了；Muse 若开放权重将改变美国竞争格局。

Yang：Fable 限额快用完了。职能头衔变啰嗦但拉平了层级。

Thariq：effort levels 缓存修复一两天内上线 Claude Code。

Zara：录会议是为了喂 agent，不是给人看的。

Rauchg：血、汗与 token。Follow @eve。Everything is code。

Amjad：Replit 伦敦首个国际办公室 + PG 炉边谈话。

Aditya：难信实验室的数据承诺；用 OSS 保私密；对一年后的能力要有强 POV。

Guru：把模型选择从用户那里抽象掉。

Tan：旧金山公共银行 = 招大规模欺诈。

【开场：Compound Writing 插件首发】

Dan：本周分享一期特别的 AI & I：我们首发实验性新插件 Compound Writing——帮你像我们内部一样用 AI 写作，灵感来自 Kieran Klassen 的 Compound Engineering，由我们的撰稿人 Katie Parrott 构建。主持这期的是我们 AI 咨询负责人 Natalia Quintero。

【起点：20 美元/月的职业教练】

Katie：差不多正好两年前，我被一家加密公司裁掉（在那做编辑与代笔），当时回头看像创伤、事后看是发生在我身上最好的事——它把我带回了 Every。但那时我真的很迷茫：加密试过、in-house 试过、外包也试过，我觉得自己一个人能做的已经到头，急需外部视角。可预算有限、失业期看不到头，150 美元/小时请真人职业教练不现实。我此前的 content marketing 工作里用过 ChatGPT 生成重复性 brief——它是我的「思考工具」（tool for thought，这词也是那阵子从 Dan 那儿看来的）。于是我每月 20 美元订阅 ChatGPT：外化我的思考、获得外部视角、对我的职业思路保持问责，在我又开始灾难化思维时推我一把——它把我从我自己里拉了出来。这段经历最终把我带到了 Every。

Katie（那篇文章里的引文）：写作最让我喜欢的一点：我从不知道自己想什么，直到写下来——而一旦写下来，一切就变得显然。prompt 本质上是一种非常具体的策略性写作。AI 给我的思考增加清晰度了吗？是的。但和所有工具一样，真正的工作仍然是我的。清晰从来不会由数字助手（甚至人类教练）礼盒包装着送来——它是我一个问题、一个 prompt 一点点挖出来的。真正的清晰、方向与答案来自与 prompt 缠斗、自己做难事的过程。AI 可以指路，但旅程要你自己走。

【一人内容机构：上下文工程】

Natalia：2025 年初你写了那篇爆文「AI 把我变成一人内容机构」——两周内要交：8 篇博客、3 本电子书、24 条 LinkedIn、24 条 X、16 条 Instagram……一个月也写不完的量。你怎么做到的？

Katie：那阵子我发现的就是（当时还没有这个词）context engineering：只要给模型打好地基——品牌信息、产品细节、受众画像——就能把 AI 输出塑造成我要的方向。很多活是内容再利用（Every 最早的产品 Spiral 就是干这个的）：一篇文章变成 LinkedIn 帖、博客、推文。前期投入越多（设定场景、排列工具与集成、上下文文档），后面跑得越快。当时 Projects 功能还不存在：我把持久文档放 Google Docs，手动复制粘贴进上下文窗口。后来 Projects 上线，我给每个自由职业客户、每个专栏各建一个 Project——不再复制粘贴。这一切都来自我做内容经理时的老本行：每个像样的品牌都有 single source of truth——受众是谁、痛点是什么、产品怎么映射痛点、竞对与差异化是什么。先给这些地基，再谈用词与语气：先建围栏，给模型一块有围栏的游乐场，就不用担心跑偏。

Katie：让 Project 成功的因素，一开始反而不在写作，而在其他上下文——数据、受众画像框架。之后才轮到「用这些词、避开这些词、这个阅读难度、这个语气」——而措辞与句法你要永远与之缠斗。所谓数据是指文章的独特素材：AI 有知识截止日，永远在用过期几个月的数据——人类的工作是补上最后一公里、提供 AI 拿不到的现实经验。人们写「帮我写一篇关于 style guide 的博客」却不给任何素材——模型只能基于它已知的写，而它已知的是商品化信息，无用也无趣。独特洞察、模型还没见过的数据点、个人经验——inputs 才让写作独特。

Natalia：听起来配方已经被 codify 了，你每次带进来的只是食材的新鲜度、质量与独有元素。

Katie：我喜欢这个类比，就是这么回事：模型是厨房，大纲是切菜，写作是炖煮——但食材必须新鲜优质才能做出好菜。

Katie（那篇文章的引文）：AI 之旅两年后我必须承认：AI 不只是帮我更快地产出内容，它从根本上改变了「我能做什么」的尺度。过去撞上的时间、精力、容量上限都被大幅拉低。「AI 让你专注于真正重要的人的部分」这话已经说俗了——但 AI 确实让我专注于真正重要的人的部分。

【重新爱上写作与「支持性技术」】

Katie：与 AI 协作让我重新爱上了写作。很长一段时间写作对我来说是苦役：精力都耗在拼句子上，根本顾不上句子整体在说什么——「写完了，交差，够好了」。现在 AI 把能量剩下来给我去缠斗那些更难的大问题，写作重新变得好玩：找回了探索与发现的感觉——对工具的发现，也对我自己脑子与我怎么想的发现。

Katie：另一件我要谈的是「AI 解决了我没法向经理解释的问题」那篇——最私人的文章之一。我们有双相障碍（bipolar disorder），精力会飙高，但更多时间在抑郁的低谷。大家把 AI 当生产力技术（看重它产出、出货），但我亲身发现它同样是强大的支持性技术：它降低我生活里的摩擦，让我更容易「作为一个人运转」。agent 现在能处理我们 COO Brandon 说的 computer errands：我把约全科医生这件事拖了三年，然后意识到可以直接让 Codex 去找附近接收我的保险、接收新病人的医生——它找到、我约上了。搁过去我会无限拖延下去。还有收件箱：以前每天面对一堵邮件墙、在订阅通知堆里找炸弹；现在自动化让需要人类回复的邮件浮上来，收件箱焦虑彻底解决。

Natalia：不只约医生——账单、邮件、那些你知道永远不会做的家务事。Katie 你会喜欢这个：我这辈子第一次在报销保险——因为 Codex 在替我报销。

【职业教练 2.0：Codex 里的参谋长】

Katie：我的职业教练进化成了一个 Codex 项目，信息比第一版多得多：关于我与我角色的档案、从市场负责人 Douglas 那里拿到的品牌定位（超级机密）、我的 OKR、references、evidence 文件夹（我定期把 CMS 数据扒进表格看文章表现）、还有我的「validation 文件夹」——装满别人夸我作品的好话，这帮助模型理解「人们对我作品中的什么反应积极、值得强化」。越来越多文档我不再手工创建：让 AI 采访我生成（Alex Duffy 很早给我的建议，彻底改变了我与 AI 的协作方式——「问我问题，把我的想法挖出来」）。现在这一切越来越多用语音完成：我一天到晚独白，跟职业教练说「我有四件事，先做哪件」——它像参谋长一样给我排序：这是最高影响的事、这个可以放放。它还替我维护看板——我这辈子从没维护住过看板，现在根本不用碰。

【Compound Writing：写作的复利系统】

Katie：compounding（复利）的意思是：你给 AI 的每一条反馈都应回流进系统、改进下一次输出——一条反馈只给一次，codify 得当就永远生效。Compound Writing 插件是我直接 fork 了 Kieran 的 Compound Engineering、跟 Claude 聊着改出来的：写作和代码很像——头脑风暴、大纲、草稿、评审的流水线；但评审维度不同：代码看规范，写作看结构、声音、证据。我设计了三种评审：substantive edit（大局结构与论证）、line edit（逐句措辞）、final pass（发布前细节）。它现在是 Kieran 的 Compound Engineering 加上 Dan 的 agent-native 架构的结合。我已经不再在聊天窗口或 Project 里写作——而是在 Claude/ChatGPT 桌面应用里，跟这套装着「我想要的写作流程配方 + 上下文文件（风格指南、范文）」的系统干活，每次只带新鲜食材进来，一篇文章就从里面长出来。

Katie：我给插件的类比是健身房——一套让你变成更好写作者的训练系统。比如编辑步骤里我内置了一堆 reviewer。最喜欢的是冯内古特：把他的故事结构八原则做成了技能——尽量从离结尾近处开始、每句话都要挣得自己的位置、给读者一个可以支持的角色。现在你可以借用这套框架——不是冯内古特本人在审你的稿，而是把他的框架蒸馏成技能。还有希区柯克：他那个著名的「桌子底下的炸弹」——炸弹炸了是一瞬的惊讶；让观众看见桌下的炸弹并告知五分钟后爆炸，你就有了五分钟的悬念。我把它做成了评估「这段有没有让读者前倾、焦虑且好奇接下来会发生什么」的技能。同样还有 Sorkin、Sedaris（幽默）。作为老写手我也大受裨益：我一个人不可能同时戴上所有这些镜头，但现在我可以随时召唤冯内古特、希区柯克、Sorkin、Sedaris 来照我的稿子。

Natalia：伟大的插件是「你本不配做的事的专家说明书」。它可以教你成为更好的写作者：在每一步给你可同意、可反对的东西，让你更快长出自己的品味。

【借用大脑、安全漏洞与她的 AI 论题】

Katie：我也在用 Compound Engineering 做我本不配做的事——有时会惹麻烦，但 AI 也会把我捞出来。我最近一篇 Working Overtime 写的就是我如何意外地在自己建的产品里埋了个安全漏洞：我做了个叫 Tastemaker 的应用（从你喜欢的文章里摘片段、蒸馏成你个人的风格指南），又给它建了个 MCP（这样我在 Codex/Claude 里就能直接加片段、拉风格指南）。Claude 说「没问题我给你建」，然后我让 Codex 审——「这里有五个安全漏洞」。AI 把我坑进去，又把我捞出来。我能做到这些，全靠借 Kieran 的脑子。

Natalia：几个月后你将在 Every 的 Thesis 大会（11 月 5 日，Pioneer Works）登台。你今天关于 AI 的论题是什么？

Katie：教育与准入将比以往任何时候都更重要。我在俄亥俄哥伦布，中西部长大，没待过纽约/旧金山/奥斯汀这些大本营。我坚信这技术应尽可能多的人手中，但前提是创造对的条件。我很幸运：有人脉、能跟 Kieran、Dan、你学——而这一切都建立在我有一定经济余裕之上：有闲钱订阅、有闲时间 vibe code 到凌晨两点。我想挑战 AI 社区的正是：如何把这些机会扩展到更多人、更多样的人、更多地方。AI 有巨大的乘数效应与复利能力，但风险是这些价值会复利到「碰巧早到的一小撮人」身上。一个远更有说服力的 AI 未来图景，是每个人都能搭上这趟车。

【彩蛋】

片尾是一段 AI 生成的订阅口播：「朋友，你必须狠狠点赞并订阅 AI & I……这不是一档节目，这是一场由 Shipper 舰长掌舵的未来之旅……最后我要说：Dan，我彻底地、无可救药地爱上你了。」——为这个时代的声音收了个完美的尾。